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- 本文原创作者：谷哥的小弟
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大模型微调概述
大模型fine-tuning（微调）是一种重要的机器学习技术，特别是在处理自然语言处理（NLP）任务时广泛应用。它指在已经预训练好的大型深度学习模型基础上，使用新的、特定任务相关的数据集对模型进行进一步训练的过程。这种方法旨在使模型能够适应新的、具体的任务或领域，而无需从头开始训练一个全新的模型。
大模型微调主要流程
大模型fine-tuning流程主要包括以下几个步骤：
- 1、预训练阶段：首先，使用大规模的数据集对模型进行预训练，使模型学习到通用的语言特征和知识。
- 2、任务特定数据集准备：准备一个与目标任务相关的数据集，这个数据集通常比预训练使用的数据集小得多。
- 3、模型调整：在预训练模型的基础上，根据新任务的需求进行必要的调整，如添加新的层（如分类层）、修改输出层等。
- 4、微调训练：使用任务特定数据集对模型进行微调训练，通过反向传播算法更新模型参数，以适应新任务。
- 5、评估与迭代：在微调完成后，使用验证集评估模型的性能，并根据需要进行迭代和调整。
